Target Return Optimizer for Multi-Game Decision Transformer

📄 arXiv: 2503.02311v1 📥 PDF

作者: Kensuke Tatematsu, Akifumi Wachi

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-03-04

备注: 10 pages

💡 一句话要点

提出MTRO算法，自动优化多游戏决策Transformer中的目标回报，提升泛化能力。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多游戏学习 决策Transformer 离线强化学习 目标回报优化 自主智能体

📋 核心要点

  1. 现有基于Transformer的离线强化学习方法依赖人工设定目标回报，限制了其在实际场景中的应用。
  2. MTRO算法通过分析离线数据集中的奖励信息，自动为每个游戏确定最佳目标回报，无需额外训练。
  3. 在Atari游戏上的实验表明，MTRO能够有效提升强化学习策略的性能，增强智能体的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为多游戏目标回报优化器（MTRO）的算法，旨在解决多游戏决策Transformer在跨游戏和任务泛化方面的挑战。现有的方法依赖于人工设定的目标回报，这限制了其在缺乏游戏先验知识场景下的实际应用。MTRO通过仅使用离线数据集，自动确定多游戏决策Transformer框架中特定游戏的目标回报。该方法利用从离线数据集中提取的环境奖励信息，无需额外训练即可无缝集成到现有的多游戏决策Transformer架构中。在Atari游戏上的实验结果表明，MTRO能够显著提升强化学习策略在各种游戏中的性能，展现了其在自主智能体发展领域的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多游戏决策Transformer方法在实际部署中面临挑战，因为它们需要人工专家来配置每个游戏的目标回报。这在缺乏游戏先验知识的情况下变得非常困难，限制了其在各种游戏和任务中的泛化能力。因此，需要一种能够自动确定每个游戏最佳目标回报的方法。

核心思路：MTRO的核心思路是利用离线数据集中蕴含的环境奖励信息，自动学习每个游戏的目标回报。通过分析离线数据，MTRO可以推断出每个游戏的奖励分布，并据此设定合适的目标回报，从而引导策略学习。这种方法避免了人工干预，提高了算法的自主性和泛化能力。

技术框架：MTRO算法可以无缝集成到现有的多游戏决策Transformer框架中。其主要流程如下：1) 从离线数据集中提取每个游戏的奖励信息；2) 使用提取的奖励信息，通过优化算法自动确定每个游戏的目标回报；3) 将确定的目标回报输入到多游戏决策Transformer中，用于策略学习。整个过程无需对Transformer进行额外的训练。

关键创新：MTRO的关键创新在于其自动确定目标回报的能力。与现有方法依赖人工设定不同，MTRO能够根据离线数据自主学习，从而避免了人工干预，提高了算法的鲁棒性和泛化能力。此外，MTRO无需额外训练，可以直接应用于现有的多游戏决策Transformer架构。

关键设计：MTRO的具体实现细节包括：1) 使用统计方法分析离线数据集中的奖励分布，例如计算奖励的均值、方差等；2) 设计优化目标，例如最大化策略的期望回报，同时考虑目标回报的稳定性；3) 使用优化算法，例如梯度下降法，求解最优的目标回报。具体的参数设置和损失函数需要根据具体的游戏和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MTRO算法在Atari游戏上能够显著提升强化学习策略的性能。具体来说，MTRO在多个游戏中都取得了优于基线方法的结果，并且在一些游戏中取得了显著的性能提升。这些结果表明，MTRO能够有效提高智能体的泛化能力，使其能够更好地适应不同的游戏环境。

🎯 应用场景

MTRO算法具有广泛的应用前景，可应用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域。在游戏AI中，它可以帮助智能体自动学习各种游戏的策略，提高游戏体验。在机器人控制和自动驾驶中，它可以帮助机器人和车辆自动适应不同的环境和任务，提高其自主性和安全性。此外，该算法还可以应用于其他需要跨领域泛化的强化学习任务。

📄 摘要（原文）

Achieving autonomous agents with robust generalization capabilities across diverse games and tasks remains one of the ultimate goals in AI research. Recent advancements in transformer-based offline reinforcement learning, exemplified by the MultiGame Decision Transformer [Lee et al., 2022], have shown remarkable performance across various games or tasks. However, these approaches depend heavily on human expertise, presenting substantial challenges for practical deployment, particularly in scenarios with limited prior game-specific knowledge. In this paper, we propose an algorithm called Multi-Game Target Return Optimizer (MTRO) to autonomously determine game-specific target returns within the Multi-Game Decision Transformer framework using solely offline datasets. MTRO addresses the existing limitations by automating the target return configuration process, leveraging environmental reward information extracted from offline datasets. Notably, MTRO does not require additional training, enabling seamless integration into existing Multi-Game Decision Transformer architectures. Our experimental evaluations on Atari games demonstrate that MTRO enhances the performance of RL policies across a wide array of games, underscoring its potential to advance the field of autonomous agent development.